Mei 2024
Perbandingan Penggunaan Model Regresi Linear dan Nonlinear dalam Mendeterminasi Daya Simpan Panas (DSP) Gerabah Pengembangan
SALNUDDIN 1 , ADI NOMAN SUSANTO 2 , JEFRY BEMBA 3
1,3) Program Studi Ilmu Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Khairun, Indonesia
2) Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Khairun, Indonesia e-mail: salnuddin@unkhair.ac.id

## ABSTRAK
Daya simpan panas (DSP) gerabah vorno merupakan suatu kebutuhan untuk meningkatkan produksi sagu  lempeng.  Metode  eksprimen  penambahan  aluvial  pada  pembuatan  gerabah  dengan  komposisi tanah liat 40 %, aluvial 25% dan pasir pantai 35%  sebagai gerabah pengembangan diharapkan dapat meningkatkan  DSP  gerabah.  Keterbatasan  instrumen  pengujian  DSP  secara  teknik,  membutuhkan solusi  secara  statistik  dalam  mendeterminasi  DSP.  Perbandingan  hasil  analisis  dari  pendekatan metode linear dan non linear pada data perubahan suhu lempengan membentuk karakteristik tertentu, olehnya itu dibutuhkan identifikasi analisis statistik yang tepat dalam mendeterminasi DSP dengan akurasi  tinggi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  material  aluvial  pada  pembuatan gerabah  meningkatkan  berat  jenis  lempengan  gerabah.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  dari  keseluruhan persamaan metode linear dan non linear memberikan linearity yang tinggi (R 2 > 75%), akurasi tertinggi dengan  nilai mean  absolute  percent  error (MAPE)  <  10%  dijumpai  pada  tren  persamaan  kubik  dan logaritmik.  Pendekatan  tren  kubik  menunjukkan  DSP  gerabah  pengembangan  lebih  lambat  7% dibandingkan dengan gerabah rujukan, sedangkan penggunaan tren logaritik lebih lambat 33%. Perlu dilakukan  analisis  data  dengan  perhitungan  transfer  panas  untuk  membuktikan  DSP  dengan pendekatan statistik.
Kata Kunci: Aluvial, Kubik, Logaritmik, Sagu Lempeng, Vorno.

## ABSTRACT
The heat storage capacity (HSC) of vorno pottery is a necessity to increase the production of sago plates. The experimental method of adding alluvial to pottery making with a composition of 40% clay, 25% alluvial and 35% beach sand as development pottery is expected to increase the DSP of pottery. The limitations of  technical  DSP  testing  instruments  require  a  statistical  solution  in  determining  DSP.  Comparison  of analysis results from linear and non-linear method approaches on slab temperature change data forms a specific characteristic, therefore it is necessary to identify the right statistical analysis in determining DSP with high accuracy. . The results show that the use of alluvial materials in pottery making increases the specific gravity of pottery slabs. The coefficient of determination (R2) of all equations of linear and non- linear methods gave high linearity (R2 > 75%), the highest  accuracy  with mean  absolute percent error (MAPE) value < 10% was found in the cubic and logarithmic trend equations. The cubic trend approach showed  that  the  heat  retention  of  the  development  pottery  was  7%  slower  than  the  reference  pottery, while  the use of the logarithmic  trend  was 33%  slower.  It  is necessary  to  analyse the data  with heat transfer calculations to prove the HSC with a statistical approach.
Keywords: Alluvial, Cubic, Logarithmic, Plate Sago, Vorno.

## 1.  PENDAHULUAN
Daya  simpan  panas  (DSP)  gerabah  dapat  dimaknai  sebagai  kemampuan  gerabah  untuk memperlambat pelepasan panas yang diterima dari hasil pembakaran. Penyimpanan panas ( Heat
Salnuddin, et al .
https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3466
66
storage )  menurut  Murali  et  al.  (2015)  adalah  sistem  penyimpan  panas  yang  terdiri  dari penyimpanan panas yang logis atau Sensible Heat Storage (SHS) dan oleh penyimpanan panas laten atau Latent Heat Storage (LHS). Sistem SHS mencakup kapasitas panas dan perubahan suhu material akibat pemanasan dan atau pendinginan, dimana suhu material akan naik ketika energi diserap dan turun ketika energi ditarik. Panas laten (LHS) adalah akumulasi mekanisme selama proses perubahan fase. Olehnya itu DSP gerabah adalah sistem LHS menggunakan energi yang diserap atau dilepas selama perubahan fase isotermal (Bejan, 2013). Masyarakat di wilayah Indonesis Timur memanfaatkan panas gerabah untuk memproduksi panganan tradisional “sagu lempeng” (Gambar 1).  Gerabah  yang  digunakan  dikenal dengan  sebutan  “vorno”.  Makin  lama vorno  menyimpan  panas,  maka  makin  cepat  proses  pembuatan  sagu  lempeng,  dimana pencetakan 1 cetakan (5 – 7 lempengan) dibutuhkan waktu rata-rata selama 25 menit. Kondisi tersebut  menyebabkan  industri  rumah tangga  (IRT)  pembuatan  sagu  lempeng  bekerja  kurang efektif karena membutuhkan gerabah vorno yang lebih banyak untuk mencapai target produksi. Upaya  peningkatan  produk  sagu  lempeng  terus  mengalami  peningkatan,  baik  pada  riset peningkatan kandungan gizi (Marsaoly & Mahmud, 2020; Sofiati & Sidin, 2020), cita rasa hingga pengemasannya (Sarungallo et al., 2007) sehingga banyak varian sagu lempeng yang dibuat oleh industri rumah tangga (IRT).
Peningkatan produk sagu lempeng tidak seiring dengan peningkatan kapasitas gerabah vorno sebagai  alat  utama  produksi,  dan  dibutuhkan  eksplorasi  untuk  meningkatkan  DSP  gerabah (Setyati,  2020).  Secara  material  gerabah  vorno  yang  diproduksi  oleh  pengrajin  gerabah tradisional di Desa Maregam (Pulau Mare) Kota Tidore Kepulauan (Kusrini, 2020), tidak berbeda dengan  gerabah  lainnya,  kecuali  pada  bentuk  jadi  dari  gerabah,  dan  semua  produk  gerabah dibuat dengan komposisi material tanah liat dan pasir pantai dengan kadar masing-masing 50 %. Salah satu upaya ekplorasi material pembuatan gerabah dilakukan dengan memanfaatkan material aluvial hutan mangrove, sebagai material tambahan pembuatan gerabah. Pemanfaatan aluvial didasarkan pada potensi makin terbatasnya keberadaan tanah liat di Pulau Mare sebagai pulau kecil dan keberadaan sumberdaya aluvial yang melimpah, serta material aluvial juga telah dimanfaatkan oleh pengrajin gerabah di Kabupaten Muna (Abigael & Sendana, 2020). Pembuatan gerabah  dengan  penambahan  aluvial,  pada  penelitian  ini  disebut  sebagai  gerabah pengembangan, dimana pembuatannya mengikuti cara kerja pengrajin gerabah di Desa Maregam (Subur et al., 2023).
Gambar 1. Gerabah Vorno, Varian Sagu Lempeng, Gerabah Pengembangan, serta Uji DSP
Produk gerabah pengembangan yang dihasilkan memerlukan serangkaian perlakuan uji, untuk identifikasi  karakteristik  fisik  dari  gerabah  serta  mendeterminasi  DSP  sebagai  material  fisik (Salinas,  2013).  Perlakuan  uji  membutuhkan  gerabah  pembanding  (rujukan)  untuk  penilaian DSP. Keterbatasan instrumen pengujian yang memadai, maka penilaian hanya dapat dilakukan dengan pendekatan statistik . Mempehatikan data utama uji DSP berupa data suhu lempengan dan udara sekitar terhadap waktu, maka prasyarat kelayakan analsisi statistik harus terpenuhi, antara lain dimensi gerabah yang sama dan pengulangan pengujian sebelum menerapkan model analisis  statistik  yang  potensial  digunakan  dalam  mendeterminasi  DSP  gerabah  yang dikembangkan dengan pola hubungan auto korelasi.

## Perbandingan Penggunaan Model Regresi Linear dan Nonlinear dalam…
Karateristik  material  pembuatan  gerabah  pengembangan  dan  rujukan  serta  data  perubahan suhu  terukur  dalam  interval  waktu  tertentu  menghasilkan  tiga  hal  utama  yang  dapat mengarahkan  model  analisis  statistik  yang  potensial  digunakan.  Pertama,  material  penyusun gerabah secara kolektif menjadi gerabah dan menghasilkan sifat baru dengan karakter tertentu berbentuk fisik. Karakter tersebut salah satunya adalah berat jenis (BJ) material gerabah. Kedua, perlakuan uji gerabah dengan pembakaran lempengan gerabah sulit untuk menyamakan suhu awal  masing-masing  sampel  sebagai  ulangan  pengujian,  sehingga  karakteristik  gerabah  dan suhu  awal  pengukuran  serta  penurunan  suhu  adalah  respon  material  gerabah  pada  suhu tertentu.  Ketiga;  karakteristik  gerabah  dengan  suhu  awal  serta  suhu  udara  (ruang)  dapat dimaknai  sebagai  mekanisme  transfer  panas  (suhu)  baik  dari  udara  ke  lempengan  gerabah (material  padat)  maupun  sebaliknya  atau  interaksi  keduanya  (padat-gas).  Gambaran  ketiga mekanisme  tersebut  sebagai  asumsi  yang  mengarahkan  pendekatan  identifikasi  penurunan suhu lempengan berdasarkan waktu ( time series ) diasumsikan terhubung secara auto korelasi, dimana metode analisis statistik yang dapat digunakan yakni metode regresi, baik secara linear maupun nonlinear (Draper & Smith, 1998a). Uraian tersebut senada dengan penelitian Fretes & Meliala (2023), serta Barthelemy (2019) yang menerapkan pendekatan statistik untuk menjawab tujuan penelitiannya. Memperhatikan bahwa DSP adalah persoalan yang kompleks maka tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil analisis statistik dengan penggunaan metode linear dan nonlinear untuk mendeterminasi DSP gerabah.

## 2.  METODE PENELITIAN
Gerabah pengembangan dibuat (eksprimen) dengan mencampurkan material tanah liat, aluvial dan pasir pantai dengan kadar masing-masing 40% : 25% : 35%. Gerabah dicetak  sebanyak 5 lempengan sampel sebagai ulangan dengan ukuran panjang, lebar dan tebal berurutan sebesar 10  x  10  x  1  cm.  Gerabah  rujukan  diperoleh  dari  pembelian  gerabah  jadi,  gerabah  tersebut dipotong membentuk ukuran yang sama dengan ukuran gerabah pengembangan serta dibuat sebanyak 5 lempengan. Hasil pencetakan gerabah pengembangan selanjutnya di jemur hingga kering  dan  dilanjutkan  dengan  pembakaran.  Berat  jenis  (BJ)  material  gerabah  diketahui  dari hasil  uji  material  gerabah  dengan  menerapkan Hukum  Archimedes pada  potongan  sampel masing-masing  lempengan.  BJ  adalah  rasio  antara  berat  sampel  terhadap  volumenya  yang diformulasikan:
𝐵𝐽 ( 𝑔𝑟 𝑚𝑙 )   = 𝑚𝑎𝑠𝑠𝑎 𝑝𝑜𝑡𝑜𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 (𝑔𝑟)
𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑝𝑜𝑡𝑜𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 (𝑚𝑙) … (1)
Uji  DSP  gerabah  dilakukan  setelah  gerabah  diangkat  dari  pembakaran.  Pengukuran  suhu menggunakan  thermometer  logam  (Gambar  1)  yang  diletakkan  pada  lubang  dibagian  tengah lempengan. Pembacaan suhu dilakukan tiap interval 2 menit hingga suhu lempengan gerabah kembali pada suhu awal sebelum uji dilakukan  (  20 o C) atau sebagai suhu minimum pengujian. Besarnya batas suhu minimum tersebut didasarkan pada kegiatan pembuatan sagu lempeng, dimana pada suhu tersebut tidak dapat lagi mematangkan tepung sagu, melainkan hanya untuk memanaskan  sagu  yang  telah  matang.  Bersamaan  pembacaan  suhu  lempengan  dibaca  pula suhu  ruang  yang  berjarak  50  cm  dari  titik  pengukuran  gerabah.  Hasil  pengukuran  suhu diperoleh  data  yang  bervariasi  untuk  tiap  lempengan  berupa  data  suhu  awal  dan  durasi penurunan  suhu  hingga  mencapai  suhu  sebelum  uji  dilakukan.  Data  tersebut  selanjutnya dilakukan perhitungan untuk identifikasi karakter perubahan suhu lempengan secara umum berupa nilai kecepatan penurunan suhu lempengan (KPSL) dan perubahan suhu (-  t). Nilai KPSL dan  -  t  sering  juga  disebut  sebagai  kecepatan  perubahan  suhu  atau heating  rate (Wijayanti, 2019) dan -  t sebagai nilai gradien penurunan suhu. Kedua nilai tersebut merupakan bagian dari  analisis  termal  yakni  pengukuran  sifat  fisik  dan  kimia  material  terhadap  pengaruh temperatur  (Moon et  al., 2014),  secara  sederhana  gambaran  umum  perubahan  suhu  dapat diformulasikan sebagai berikut:
𝐾𝑃𝑆𝐿 ( 𝑜 𝐶/𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡) = 𝑡 𝑚 𝑜 𝐶 𝑁 𝑥 2 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡
… (2)
−  𝑡 ( 𝑜 𝐶/𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡) = 𝜕𝑇 𝜕𝑡 = 𝑡 𝑛 −𝑡 𝑛+1 2 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡
… (3)
Salnuddin, et al .
68
dengan KPSL = kecepatan perubahan suhu lempengan; t m = Suhu awal (maksimum); t n = suhu saat n ;  t n+1 = suhu saat n +1 (setelah n ), N = durasi pengukuran atau banyaknya pengukuran saat uji  DSP gerabah hingga mencapai suhu sebelum pembakaran (  20 o C).
Data  suhu  terukur  tiap  lempengan  maupun  rata-ratanya  serta  nilai  perhitungan  penurunan suhu (-  t) akan membentuk pola sebaran ( scatter ) terhadap waktu pengukuran. Pola sebaran dapat dibentuk kecenderungan garis ( trendline ) dengan bantuan MS.Excel . Tren garis merupakan gambaran gerak data berdasarkan deret waktu (variabel pada sumbu x ) selama jangka waktu yang panjang atau cukup lama dan berkecenderungan menuju satu arah, baik menaik (positif) atau  menurun  (negatif).  Tren  hubungan  atau  regresi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dikelompokan  dalam  dua  model  yakni  model  linear  dan  model  nonlinear.  Kedua  model  akan memberikan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) ,  nilai  koefisien  intersept  (“ a ”)  dan nilai  koefisien regresi ( b , c dan d ), dimana nilai R 2 optimal (R 2 > 0.75) digunakan untuk mendeteksi linearity dari  tren  persamaan  yang  dihasilkan  untuk  mendapatkan  model  persamaan  yang  terbaik digunakan (Draper & Smith, 1998b). Perbandingan model regresi linear yang digunakan yakni tren  kuadratik  dan  tren  kubik,  sedangkan  untuk  pendekatan  model  nonlinear  menggunakan tren eksponensial dan tren logaritmik. Bentuk persamaan masing – masing tren sebagai berikut:

## Metode Linear:
• Tren Kuadratik  : 𝑌 = 𝑎  𝑏𝑋  𝑐𝑋 2
• Tren Kubik :
𝑌 = 𝑎  𝑏𝑋  𝑐𝑋 2  𝑑𝑋 3
dengan 𝑌 =  nilai  trend  yang  ditaksir/nilai  ramalan; X =  waktu/periode; a,  b,  c dan d =  nilai konstanta.
Metode Model nonlinear :
• Tren Eksponensial 𝑌 = 𝑎𝑏 𝑡
• Tren Logaritmik 𝑌 =  𝑎  ± 𝑏(ln 𝑥)
dengan 𝑌 adalah  nilai tren yang ditaksir/nilai ramalan ; X adalah  waktu/periode sebagai varabel bebas (independen); ln adalah logaritma natural; 𝑎 dan 𝑏 merupakan nilai konstanta. Model  masing-masing  diselesaikan  dengan  menggunakan  aplikasi MS.  Excel .  Akurasi  tren persamaan yang dihasilkan ditentukan dengan nilai mean absolute percent error ( MAPE), dimana nilai MAPE < 10 % dalam katagori akurasi tinggi; MAPE bernilai 10 – 20 % dalam katagori akurasi yang baik; MAPE bernilai 20 – 50%  dalam katagori logis dan nilai MAPE > 50 % dalam katagori tidak akurasi. secara matematis MAPE diformulasikan sebagai berikut (Moreno et al., 2013):
𝑀𝐴𝑃𝐸  =   [ 1 𝑛 ∑ 𝑌 𝑚 − 𝑌 𝑡
𝑌 𝑡 𝑡=𝑛 𝑡=1 ]  𝑥 100 % … (4)
dengan 𝑡 adalah waktu/periode; Y m adalah nilai suhu dari model persamaan pada periode ke- 𝑡 ; 𝑌 𝑡 adalah nilai deret pengukuran suhu pada periode ke- 𝑡 ; n adalah banyaknya data pengukuran.
DSP diketahui dari nilai koefisien regresi (b) yang dihasilkan, makin kecil nilai koefisien “ b ” maka makin lambat penurunan suhu lempengan dan juga menunjukkan makin besar DSP gerabah. Secara keseluruhan analisis data dilakukan secara terpisah yaitu berdasarkan suhu lempengan. Adapun langkah-langkahnya adalah:
1. Analisis  statistika  deskriptif  dari  data  pengukuran  suhu  dan  karakteristik  material gerabah.
2. Membuat  perhitungan  nilai  KPSL  dan  perubahan  suhu  (-  t)  untuk  menggambarkan perubahan suhu secara umum beserta nilai rata-rata dan standar deviasinya.
3. Deteksi linearity dari  Model  persamaan;  yaitu  mendeteksi  hubungan  antara  variabel bebas X (waktu)  dan  variabel  terikat Y (suhu  lempengan  gerabah)  yang  membentuk hubungan  linear  (positif  atau  negarif)  yang  signifikan  dari  sebaran  data  ( scatter ), hubungan dibangun dengan asumsi auto korelasi yakni hubungan variabel dari fungsi waktu (time series) dan  tidak ada data cross secsional data (Draper & Smith, 1998b).
Perbandingan Penggunaan Model Regresi Linear dan Nonlinear dalam…
Kondisi tersebut deteksi linearity dapat dilakukan dengan menggunakan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebagaimana uraian Saputra et al. (2024).
4. Identifikasi akurasi model yaitu dengan perhitungan nilai MAPE serta penetapan model regresi
5. Pemaknaan DSP; dilakukan dengan memaknai nilai koefisien regresi dari model terbaik yang sudah ditentukan sebelumnya.
6. Kesimpulan; menarik kesimpulan berdasarkan pemaknaan yang telah dilakukan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Karakteristik Material dan Uji Daya Simpan Panas Gerabah
Gerabah  pengembangan  dengan  penambahan  aluvial  hutan  mangrove  sebanyak  25% menghasilkan  berat  jenis  (BJ)  rata-rata  yang  lebih  besar  (1,06    0,13  mg/ml)  dibandingkan dengan  gerabah  rujukan  sebesar  0,37    0,06  gr/ml  (Tabel  1).  Nilai  BJ  tersebut  menjelaskan bahwa  penambahan  aluvial  membentuk  ikatan  kimia  baru  antar  material  gerabah,  dimana unsur pada aluvial (> 1%) adalah unsur Si, AL, Fe, Cl, Na dan Mg serta C dan N (Suhendar et al., 2019) termasuk juga adanya kandungan organik berupa unsur C organik (Kusumaningtyas et al., 2019). Kandungan tersebut sangat berpotensi membentuk ikatan kimia CaCO3 (Intan, 2003) dan kemungkinan reaksi-reaksi katalisis di dalamnya (Suhendar et al., 2019), sehingga gerabah pengembangan  lebih  berat  dibandingkan  dengan  gerabah  rujukan.  Deviasi  nilai  BJ  kedua kelompok  gerabah  menunjukkan  bahwa  gerabah  rujukan  mempunyai  BJ  yang  lebih  merata untuk keseluruhan sampel uji dibandingkan dengan gerabah pengembangan, yang berarti pula bahwa proses percampuran material penyusun gerabah rujukan lebih merata tersebar di seluruh ruang lempengan.
Tabel 1. Nilai BJ, Suhu Awal Pengujian, dan Durasi Penurunan Suhu Lempengan Gerabah
Keterangan: LG = lempengan gerabah; LP = Lempengan pengembangan; LR = lempengan rujukan; 1, 2, 3, 4 dan 5 = lempengan gerabah ke n (ulangan); BJ = Berat Jenis; N = durasi x 2 menit atau banyaknya pengukuran suhu lempengan yang dilakukan; SA = suhu awal pengukuran; Maks = nilai maksimum; Dev = Nilai Deviasi

## 3.2  Variasi Penurunan Suhu Lempengan Gerabah
Uji DSP gerabah melalui pengukuran penurunan suhu lempengan setelah pembakaran, Hasil uji diperoleh nilai suhu awal pengukuran yang bervariasi di tiap lempengan sampel gerabah, variasi juga terjadi  pada  durasi  penurunan  suhu  hingga  mencapai  suhu  minimum  pengujian  (20 o C). Suhu  awal  pengukuran  pada  pada  sampel  gerabah  rujukan  memperlihatkan  suhu  awal  yang lebih tinggi, bekisar 170 – 310 o C dengan durasi waktu untuk kembali pada  kondisi suhu awal sebelum  uji,  dapat  berlangsung  selama  24  x  2  menit  (48  menit)  sejak  pengukuran  suhu lempengan dilakukan. Durasi penurunan suhu untuk gerabah pengembangan kembali ke suhu minimum pengujian memerlukan waktu selama 18 x 2 menit (36 menit). Gambaran umum DSP gerabah dapat diperlihatkan pada nilai kecepatan penurunan suhu lempengan (KPSL), dimana gerabah  pengembangan  mempunyai  nilai  yang  lebih  kecil,  dengan  nilai  rata-rata  4,61  0.58
N SA Rata Dev Max Min Rata Dev ( o C/mnt) Maks Rata Dev LP 1 1.25 18 210 88.3 54 23
22 22.1 0.23 5.28 15 5.6 5.0 LP 2 1.06 11 120 64.5 26 24
22 22.4 0.77 4.55 15 4.5 5.0 LP 3 1.08 12 110 60 28 24
22 22.4 0.77 3.75 10 4.1 3.0 LP 4 0.88 14 150 70 43 30
22 25.7 3.01 4.64 15 5.4 4.1 LP 5 1.1 10 110 64 28 30
22 25.7 3.01 4.5 10 4.4 3.2 Rata-rata 1.06 13 150 84.1 57 26.2 22 23.66 1.56 4.54 17.5 5.8 4.4 Deviasi 0.13 3.16 42.43 11.7 14 3.49 0.00 1.87 1.34 0.54 3.1 0.7 0.8 LR 1 0.3 17 170 79.7 42
34 28 29.39 1.85 4.41 10 4.7 3.8 LR 2 0.39 19 230 85.8 58
34 28 29.39 1.85 5.53 20 5.8 5.6 LR 3 0.43 22 250 103 64 32
26 28.38 1.64 5.23 15 6 4.5 LR 4 0.41 24 300 121 81
32 25 28.24 1.74 5.83 15 6.3 4.4 LR 5 0.3 24 310 123 83 30 23 26.88 2.05 6.04 15 6.2 4.8 Rata-rata 0.37 21.2 252 120 88 32.40 26.00 28.46 1.83 5.41 15 6.0 4.3 Deviasi 0.06 3.11 56.75 19 18 1.67 2.12 1.04 0.15 0.64 3.16 0.6 0.63
KPSL -Dt ( o C/menit)
Uji Daya Simpan Panas Kelompok Gerabah Ge ra b a h
p en ge m b a n ga n Ge ra b a h R u ju k a n Suhu Ruang ( o C) Suhu Lempengan ( o C) LG BJ
(gr/ml)
Salnuddin, et al .
70
o C/menit  dibandingkan  dengan  gerabah  rujukan  5,41  0.64 o C/menit  (Tabel  1).  Nilai  KPSL tersebut  menjelaskan  bahwa  secara  umum  gerabah  pengembangan  lebih  lambat  mengalami penurunan suhu dibandingkan dengan gerabah rujukan, atau juga menunjukan bahwa suhu awal yang tinggi tidak diikuti dengan nilai KPSL yang lebih kecil. Beda nilai KPSL antara kedua kelompok gerabah memplihatkan bahwa adanya karakteristik tertentu dari material penyusun gerabah terhadap nilai kecepatan penurunan suhu lempengan.
Kecepatan penurunan suhu lempengan (KPSL) gerabah yang dihasilkan oleh kedua kelompok gerabah menunjukan nilai selisih rata-rata yang relatif kecil (0.86 o C/menit), namun perbedaan yang kecil tersebut juga ditunjukan pada nilai selisih gradien perubahan suhu (-  t) yang juga kecil (0,68 o C/menit). Kondsi tersebut menjelaskan bahwa terdapat karakter spesifik pada kedua kelompok  gerabah  dalam  menyimpan  panas.  Rata-rata  perubahan  suhu  (-  t)  pada  gerabah pengembangan jauh lebih kecil (2,39  0,38 o C/menit) dibandingkan dengan gerabah rujukan (3,07  0,44 o C/menit).  Deviasi  nilai  perubahan  suhu  rata-rata  dari kedua kelompok  gerabah memberikan informasi bahwa perubahan suhu (-  t) pada gerabah pengembangan lebih merata di setiap sampel lempengan dibandingkan pada gerabah rujukan.
Catatan:   Rata adalah nilai suhu rata-rata dari kelima sampel gerabah, disusun berdasarkan suhu awal yang bersesuaian (suhu reatif berdekatan atau sama).
Gambar 2. Sebaran Suhu Lempengan dan Perubahan Suhu Saat Uji Daya Simpan Panas

## Gerabah
Sebaran suhu lempengan gerabah (Gambar 2A dan 2D) memperlihatkan pola penurunan suhu yang  spesifik,  dimana  terdapat  pola  graduasi  suhu  pada  gerabah  rujukan  dengan  suhu  awal pengukuran yang tinggi membentuk 4 pola penurunan suhu; pertama (kotak A) yaitu penurunan suhu yang besar pada kurun waktu tertentu (slope curam), dimana pola tersebut dimulai pada awal pengukuran hingga pengukuran ke 6. Pola penurunan suhu kedua (kotak  B) ditunjukan dengan  variasi penurunan suhu  yang kecil  dan  berlangsung  cukup  lama  (10  menit), karakter ketiga (kotak C) terjadi penurunan suhu yang lamban (slope lebih landai) dan cukup lama (14 menit),    karakter keempat dengan  Pola  D  (kotak  D)  memperlihatkan  penurunan  suhu  sangat fluktuatif  yang  terjadi  diakhir  pengukuran  yang  berlangsung  selama  8  menit  sebelum pengukuran  lempengan  gerabah  mencapai  suhu  20 o C.  Pola  penurunan  tersebut  juga ditunjukkan pada suhu udara ruang uji yang mengalami penurunan seiring perubahan suhu lempengan gerabah (Gambar 2 F), kondisi tersebut menjelaskan bahwa terjadi konveksi termal pada suhu ruang. Suhu ruang saat uji DSP gerabah pengembangan yang dilakukan pada malam hari tercatat sebesar 22 o C, dimana pada awal pengukuran suhu ruang mencapai suhu 24 o C dan secara berangsur menurun hingga menit ke 10 suhu dan setelahnya suhu ruang menjadi normal (23 o C). Hal yang berbeda ditunjukan saat uji gerabah rujukan yang dilakukan pada sore hingga malam hari dengan suhu ruang berkisar 23 – 27 o C. Suhu ruang mengalami penurunan secara bertahap  untuk  suhu  tertentu  pada  menit  ke  12 – 16,  dilanjutkan  pada  menit  18  -    26  dan berakhir pada menit ke 48 dengan suhu ruang 23 o C. Pola penurunan suhu dari keempat pola pada gerabah diperlihatkan variasi nilai  -  t (Gambar 2B dan 2E), penurunan suhu permenit berkisar 0 – 15 o C, dimana tidak terjadinya perubahan suhu (-  t = 0 o C) terjadi setelah pengkuran suhu ke 7 (14 menit) saat suhu lempengan berkisar 30 – 100 o C. dan mampu bertahan hingga 4 menit kemudian (lingkaran hitam). Suhu lempengan
Perbandingan Penggunaan Model Regresi Linear dan Nonlinear dalam…
dengan -  t = 0 o C menunjukkan pada suhu tertentu dari gerabah penurunan suhu makin stabil untuk rentang waktu 4 menit. Fluktuasi perubahan suhu rata-rata sampel (Gambar 2C dan 2F) menunjukan graduasi suhu tertentu pada pola penurunan suhu, fluktuasi membentuk 4 pola sebagaimana  uraian  sebelumnya.  Pola  spesifik  diperihatkan  pada  bagian  akhir  pengukuran, dimana rata-rata 8 menit sebelum akhir pengukuran membentuk penurunan suhu yang lebih besar  (naik)  dibandingkan  penurunan  suhu  pada  waktu  sebelumnya  dengan  rata-rata penurunan suhu 2 o C/menit.

## 3.3  Pola Penurunan Suhu Lempengan Gerabah dan Tren Model Persamaan Regresi
Pola sebaran suhu lempengan dengan variabel independen ( X ) adalah waktu terhadap variabel dependent  (Y)  adalah  suhu  lempengan  memperlihatkan  sebaran  suhu  terpusat  dengan membetuk pola hubungan linear negatif (Gambar 2A dan 2D).  Kondisi tersebut menunjukan asumsi auto korelasi terbentuk sehingga linearity hubungan antar variabel X dan Y dan tanpa data  pencilan,  dapat  ditunjukkan  pada  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  dari  persamaan  tren regresi masing-masing. Sebaran suhu uji DSP gerabah memperlihatkan pola penurunan suhu dengan  karakter  tertentu  (Gambar  2A  dan  2D),  dimana  pola  tersebut  menyerupai  pola thermodinamika.  Pola  dengan  graduasi  penurunan  suhu  tertentu  pada  lempengan  gerabah menggambarkan adanya fungsi aliran konveksi antara lempengan gerabah dengan lingkungan sekitar. Berdasarkan nilai -  t rata-rata (Tabel 1) pada gerabah rujukan mempunyai nilai sebesar 3,07  0,44 o C/menit, sedangkan pada gerabah pengembangan sebesar 2.39  0,33 o C/menit, atau 22 % lebih lambat penurunan suhu pada gerabah pengembangan dibandingkan gerabah rujukan.  Secara  grafis  tren  penurunan  suhu  pada  lempengan  gerabah  pengembangan membentuk slope yang lebih curam dibandingkan pada gerabah rujukan, namun secara angka (Tabel  1)  penurunan  suhu  pada  lempengan  rujukan  lebih  besar.  Variasi  penerunan  suhu terhadap nilai suhu awal pengukuran, dari gerabah rujukan memperlihatkan bahwa penurunan suhu sebesar 10 o C/menit  hingga menjadi 5 o C/menit dapat berlangsung selama 26 menit (13 x pengukuran), sedangkan pada gerabah pengembangan mampu bertahan selama 22 menit. Pola sebaran suhu (Gambar 2A dan 2D) memberikan potensi proyeksi garis dengan model tertentu, baik  secara  linear  maupun  nonlinear.  Hasil  penerapan  aplikasi MS  Excel untuk trendline kuadratik,  kubik  yang  mewakili  model  linear  dan trenline eksponensial  dan  logaritmik  yang mewakili model nonlinear (Tabel 2).
Tabel 2. Nilai Penyusun Persamaan Regresi Hasil Uji DSP Gerabah
Keterangan:  G  =  Gerabah;  L  =  Sampel  gerabah;  N  =  banyaknya  data  pengukuran  suhu;  LP  =  lempengan gerabah pengembangan; LR = Lempengan gerabah rujukan 1, 2, 3, 4 dan 5= sampel lempengan gerabah ke n (ulangan); a = intersept; b, c dan d  koefisien regresi, R 2 = Koefisien determinasi.; X = variabe bebas (independent).
Hasil  penerapan trendline untuk  sebaran  data  yang  disajikan  pada  Gambar  2A  dan  2D, memperlihatkan bahwa pendektan regresi linear dan nonlinear memperlihatkan nilai koefisien determinasi yang baik (R 2 > 75%), yang berarti bahwa > 75 % data pengukuran membentuk pola persamaan  garis  masing-masing  lempengan  sampel  uji.  Nilai  koefisien  determinasi  >  75  % tersebut juga menjelaskan bahwa  ke empat tren regresi yang digunakan mempunyai linearity yang tinggi. Memperhatikan nilai koefisien korelasi ( a, b, c dan d ) yang dihasilkan menunjukan bahwa gerabah pengembangan mempunyai nilai yang lebih kecil dibandingkan gerabah rujukan, kondisi tersebut memberi makna gerabah pengembangan dengan penambahan material aluvial hutan mangrove dapat menahan penurunan suhu lempengan, atau DSP gerabah pengembangan lebih tinggi dibandingkan pada gerabah rujukan.
a b(X1) c(X 2 ) R 2
a b(X1) c(X 2 ) d(X 3 ) R 2 a bx R 2 a b lnx R 2 LP 1 18 224.83 -23.56 0.745 0.968 250.28 -37.748 2.563 -0.064 0.991 211.23 -0.110 0.935 223.39 -66.79 0.978 LP 2 11 124.91 -15.15 0.664 0.907 155.45 -40.385 5.700 -0.280 0.979 117.75 -0.112 0.914 118.35 -33.81 0.951 LP 3 12 121.36 -12.81 0.405 0.974 133.74 -22.376 2.173 -0.091 0.980 130.11 -0.136 0.953 120.18 -36.13 0.954 LP 4 14 163.35 -16.76 0.446 0.977 179.89 -28.088 2.271 -0.081 0.986 209.02 -0.176 0.915 167.92 -54.42 0.953 LP 5 10 124 -14.09 0.455 0.957 137.33 -25.917 3.019 -0.155 0.967 136.98 -0.157 0.893 120.25 -37.24 0.926 Rata 18 224.92 -23.58 0.710 0.989 244.38 -34.429 2.100 -0.049 0.998 229.22 -0.128 0.991 226.89 -70.59 0.988 LR 1 17 171.84 -14.13 0.334 0.968 196.47 -28.532 2.278 -0.072 0.993 193.78 -0.116 0.919 182.9 -52.36 0.967 LR 2 19 230.67 -23.74 0.711 0.965 267.59 -43.412 3.109 -0.080 0.998 225.51 -0.118 0.954 233.81 -71.49 0.991 LR 3 21 259.53 -22.59 0.582 0.978 290.5 -37.746 2.265 -0.051 0.997 260.53 -0.101 0.961 272.01 -78.28 0.986 LR 4 24 318.56 -25.06 0.567 0.988 345.12 -36.64 1.702 -0.030 0.997 329.29 -0.098 0.972 342.07 -96.83 0.976 LR 5 24 323.36 -25.45 0.577 0.984 356.16 -39.755 1.978 -0.037 0.998 334.85 -0.098 0.971 348.16 -98.67 0.982 Rata 25 335.89 -26.59 0.586 0.989 360.92 -37.121 1.580 -0.026 0.996 358.89 -0.106 0.988 362.15 -104.4 0.969 METODE NONLINEAR METODE LINEAR LOGARITMIK Pengenm bangan Rujuk an EKSPONENSIAL TREN KUBIK TREN KUADRATIK N L G
Salnuddin, et al .
72

## 3.4  Akurasi Model Regresi dan Penetapan Model
Model regresi linear dan non linear memberikan nilai linearity yang tinggi (R 2 > 75 %), namun persamaan yang dihasilkan tersebut perlu uji akurasi dengan menggunakan nilai MAPE. Hasil uji untuk kedua model regersi berada dalam katagori akurasi tinggi hingga tidak akurat (Tabel 3).  Seluruh  sampel  dengan  persamaan  model  linear  pada  tren  kubik  dari  kedua  kelompok gerabah  (rujukan  dan  pengembangan)  mempunyai  akurasi  yang  tinggi  dengan  MAPE  <  10% ( bolt ), sedangkan trent kuadratik termasuk dalam katagori akurasi yang baik (MAPE 10 – 20 %), kecuali pada sampel ke 3 pada tren kuadratik gerabah pengembangan (MAPE > 10%). Akurasi dari model nonlinear secara umum memberikan informasi yang sama dengan pendekatan model linear, dimana nilai MAPE tren logaritmik untuk keseluruhan sampel gerabah dalam katagori akurasi tinggi, sedangkan pada tren eksponensial nilai MAPE yang dihasilkan dalam katagori akurat dan akurat tinggi. Nilai MAPE untuk data rata-rata tiap sampel semuanya mempunyai nilai  MAPE  <  10%  untuk  semua  tren  yang  digunakan,  kecuali  pada  gerabah  rujukan  tren kuadratik.
Tabel 3. Nilai MAPE (%) dari Model Analisis Regresi yang Digunakan
Hasil perhitungan nilai MAPE memberikan nilai dominan <10 %, yang berarti model persamaan yang dihasilkan dapat digunakan dalam proyeksi DSP gerabah. Berdasarkan range nilai MAPE yang dihasilkan (Tabel 3) serta range nilai MAPE tiap sampel gerabah yang memberikan akurasi tinggi, maka model persamaan yang ditetapkan dalam mendeterminasi DSP gerabah adalah tren kubik  dan  logaritmik  untuk  kedua  kelompok  sampel  gerabah.  Menggunakan  nilai  rata-rata sampel,  maka  bentuk  persamaan  yang  dihasilkan  untuk  tren  kubik  pada  gerabah pengembangan  ( Yp )  adalah Yp =  244.38  -  34.429X 1 +  2.100X 2 -  0.049  X 3 ,  sedangkan  untuk gerabah rujukan  ( Yr ) adalah Yr = 360.92 - 37.121X 1 + 1.580 X 2 - 0.026X 3 . Bentuk persamaan tren logaritmik pada gerabah pengembangan adalah YP = 226.89  -70.59ln(X), sedangkan untuk gerabah  rujukan  adalah Yr =  362.15  -104.4ln(X).  Nilai koefisien  intersept  “koefisien  a”  dari masing-masing persamaan yang dihasilkan saat X = 0 o C menujukkan bahwa pada lempengan rujukan membutuhkan suhu awal lempengan yang lebih tinggi dibandingkan dengan gerabah pengembangan.

## 3.5  Pembahasan
Hasil penetapan persamaan yang menghasilkan nilai akurasi tinggi ditunjukan pada tren kubik dan logaritmik untuk kedua kelompok gerabah. Bentuk persamaan tren kubik, dengan variabel bebas terdiri dari 3 komponen (X 1 , X 2 dan X 3 ) pada prinsipnya merupakan rangkaian persamaan linear  dengan  formulasi  fourier  fungsi  sinus,  sedangkan  bentuk  persamaan  logaritmik merupakan  pola  persamaan  dengan  bentuk  linear  dengan  variavel  independen  “X”  dibangun dengan  fungsi  logaritma  natural  (ln).  Fungsi  persamaan  yang  dihasilkan  tersebut menggambarkan  bahwa  penurunan  suhu  gerabah  adalah  graduasi  secara  bertahap  dari pelepasan  panas  atau  sebagai  fungsi  konveksi  bebas  dan  tidak  terkontrol  (Chen et  al., 2009; Ma’sum et  al., 2012),  yang  sangat  tergantung  pada  material  media  dan  kondisi  lingkungan sekitar.  Besarnya  nilai  koefisien  regresi  tiap  variabel  dari  persamaan  adalah  parameter  yang mempengaruhi penurunan suhu gerabah yang terdiri dari 3 variabel pada pendekatan tren kubik dan 1 variabel untuk pendekatan tren logarimik. Nilai koefisien regresi pada persamaan dengan deret  fourier  akan  memberikan  nilai  yang  makin  kecil  seiring  penambahan/peningkatan  orde persamaan untuk variabel X 2 dan X 3 , sedangkan pada persamaan logaritmik akan meberikan nilai komulaitif komponen variabel X sebagai fungsi logaritma natural. Secara teoritis transfer panas  (konveksi)  adalah  adalah  suatu  sistem  yang  kompleks  (Bejan,  2013),  baik  untuk penyimpanan panas dengan sistem SHS maupun LHS (Murali et al., 2015), sehingga mekanisme
1 2 3 4 5 Rata Maks Min Rata Kuadratik 13.34 10.85 7.86 12.43 11.59 8.62 13.34 7.86 10.78 Kubik 7.47 4.55 5.08 7.06 8.75 3.53 8.75 3.53 6.07 N Data suhu terukur 18 11 12 14 10 18 Kuadratik 12.30 18.20 12.29 11.55 12.70 12.80 18.20 11.55 13.31 Kubik 6.58 5.13 4.04 4.05 4.01 3.94 6.58 3.94 4.63 N Data suhu terukur 17 19 21 24 24 24 Eksponensial 12.18 9.54 7.79 15.57 9.72 4.93 15.57 4.93 9.96 Logaritmik 6.49 7.74 8.59 4.67 1.85 3.10 8.59 1.85 5.41 N Data suhu terukur 18 11 12 14 10 18 Eksponensial 13.07 11.02 8.77 7.31 7.80 6.11 13.07 6.11 9.01 Logaritmik 6.20 8.78 5.37 6.62 5.90 7.68 8.78 5.37 6.76 N Data suhu terukur 17 19 21 24 24 24 Pengembangan Rujukan Li n ea r Gerabah Metode Rujukan N o n lin ea r Pengembangan Tren garis Range Nilai MAPE Sampel gerabah
Perbandingan Penggunaan Model Regresi Linear dan Nonlinear dalam…
perubahan suhu lempengan gerabah belum diketahui secara pasti dan membutuhkan uji teknis dengan menggunakan alat uji atau alat ukur yang lebih memadai.
Berdasarkan nilai koefisien regresi, maka dapat dilakukan perbandingan antara koefisien pada gerabah pengembangan dan gerabah rujukan, untuk nilai rata-rata sampel dengan tren akurasi tinggi dari nilai MAPE yakni tren kubik dan logaritmik. Nilai koefisien regresi ( b ) pada gerabah pengembangan  mempunyai  nilai  yang  lebih  kecil  (-34.429)  dibandingkan  dengan  gerabah rujukan  (-37.121).  Nilai  tersebut  memperlihatkan  bahwa  penurunan  suhu  gerabah pengembangan lebih lambat 7%, sehingga DSP gerabah pengembangan lebih baik . Kondisi yang sama juga diperlihatkan pada perbandingan nilai koefisien regresi pada tren logaritmik, dimana pada gerabah pengembangan nilai koefisien “b” yang dihasilkan sebesar -70.59, sedangkan pada gerabah  rujukan  sebesar  -104.4,  atau  gerabah  pengembangan  dapat  menyimpan  panas  lebih baik sebesar 33 %. Perbedaan nilai persentase untuk kedua pendekatan tren regresi tersebut disebabkan  pada  bentuk  persamaan  kedua  tren  regresi,  dimana  pada  tren  kubik  dengan formulasi deret fourier, maka hanya menggunaka nilai koefisien regresi b (orde awal), sedangkan koefisien lainnya memberi kontribusi yang makin kecil untuk orde tinggi dan dapat diabaikan. Tren  logaritmik,  koefisien  b  yang  dihasilkan  adalah  akumulasi  nilai  dengan  fungsi  logaritma natural.  Persentase  DSP  gerabah  tersebut  juga  ditunjukan  pada  nilai  penurunan  suhu  (-  t) antara  kedua  kelompok  lempengan  gerabah.  Gerabah  rujukan  dengan  suhu  awal  >  200 o C, penurunan  suhu  dapat  mencapai  20 o C/menit  atau  rata-rata  penurunan  suhu  sebesar 6 o C/menit, yang lebih cepat dibandingkan dengan gerabah pengembangan dengan penurunan suhu rata rata hanya sebesar 5 o C/menit selama durasi pengukuran. Fluktuasi penurunan suhu masing-masing  lempengan  gerabah  yang  berbeda  berdasarkan  nilai  deviasi  -  t  tiap  gerabah, maka penurunan suhu minimum menujukkan bahwa gerabah pengembangan lebih lambat 33% untuk  menurunkan  suhu  sebesar  1 o C/ment.  Fluktuasi  suhu  tersebut  menggambarkan perubahan  fasa  penurunan  suhu  material  padat  dari  gerabah  dengan  lingkungan  sebagai konveksi panas.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Penambahan  material  aluvial  hutan  mangrove  pada  lempengan  gerabah  dengan  komposisi material  tanah  liat,  aluvial  dan  pasir  pantai  dengan  kadar  masing-masing  40%  :  25%  :  35% meningkatkan berat jenis lempengan gerabah. Nilai koefisien determinasi (R 2 ) dari keseluruhan persamaan metode linear dan nonlinear memberikan linearity yang tinggi (R 2 > 75%), akurasi tinggi  dengan  nilai  MAPE  <  10%  dijumpai  pada  tren  persamaan  kubik  dan  logaritmik. Pendekatan tren kubik menunjukan DSP gerabah pengembangan lebih lambat 7% dibandingkan dengan  gerabah  rujukan,  sedangkan  dengan  penggunaan  tren  logaritmik  DSP  gerabah pengembangan  lebih  lambat  33%.  Perlu  dilakukan  analisis  data  melalui  perhitungan  transfer panas untuk membuktikan DSP hasil analisis dengan  pendekatan statistik.

## UCAPAN TERIMA KASIH.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada kelompok Mahasiswa yang tergabung dalam Marine instrumentations and Acoustik (MIC) Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan  Unkhair,  yang  telah  membuat  alat  pengolahan  material,  serta  mencari  dan mengumpulkan material pembuatan gerabah.

## DAFTAR PUSTAKA
Abigael; Y, Sendana;. 2020. Tradisi Pembuatan Tembikar Di Desa Lakarinta, Sulawesi Tenggara. Jurnal Arkeolog; Papua. 12(1):75-79.doi:https://doi.org/10.24832/papua.v12i1.229. Barthelemy  M.  2019. The  Statistical  Physics  of  Cities .  Nature  Reviews  Physics.  1(6):406- 415.doi:https://doi.org/10.1038/s42254-019-0054-2. Bejan A. 2013. Convection Heat Transfer. Fourth Edition . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Chen; Q, Wang; M, Pan; N, Guo; Z-Y. 2009. Optimization Principles for Convective Heat Transfer . Energy. 34((2009)):1199 – 1206.doi:https://doi.org/10.1016/j.energy.2009.04.034
Draper NR, Smith H. 1998a. Applied Regression Analysis . John Wiley & Sons. Draper  NR,  Smith  H.  1998b. Selecting  The  “Best”  Regression  Equation . Applied  Regression Analysis .327-368.doi: https://doi.org/10.1002/9781118625590.ch15.
Salnuddin, et al .
74
Fretes; PND, Meliala; W. 2023. Analisis Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Kepulauan Yapen dan Penentuan Metode Penaksiran yang Relevan. Journal on Education. 5(2):4708-4730. https://jonedu.org/index.php/joe/article/view/1203
Intan  FS.  2003.  Analisis  Teknologi  Laboratoris  Gerabah  Dari  Situs  Leran.  Berkala  Arkeologi. 23(1):75-87.doi:https://doi.org/10.30883/jba.v23i1.862.
Kusrini K. 2020. Karakteristik Lokal Pengrajin Gerabah Terhadap Kualitas Produk Gerabah Desa Maregam  Kota  Tidore  Kepulauan.  UNM  Geographic  Journal.  3(1):(p  72-78).doi: https://doi.org/10.26858/ugj.v3i1.14602.
Kusumaningtyas  MA,  Hutahaean  AA,  Fischer  HW,  Pérez-Mayo  M,  Ransby  D,  Jennerjahn  TC. 2019. Variability  in  the  Organic  Carbon  Stocks,  Sources,  and  Accumulation  Rates  of Indonesian  Mangrove  Ecosystems. Estuarine,  Coastal  and  Shelf  Science.  218:310- 323.doi:https://doi.org/10.1016/j.ecss.2018.12.007.
Ma’sum; Z, Arsana; M, Malik; F, Priyono; W, Altway; A. 2012. Analisis Perpindahan Panas Dengan Konveksi Bebas dan Radiasi Pada Penukar Panas Jenis Pipa dan Kawat. Jurnal Teknik Kimia. 7(1):1 - 7. .doi:http://ejournal.upnjatim.ac.id/index.php/tekkim/article/view/444. Marsaoly  M,  Mahmud  M. 2020. Pembuatan Sagu  Lempeng  Dengan  Substitusi Tepung Tulang Ikan Tuna (Thunnus albacores).
Global
Health Science. 5(1):28-
33.doi:http://dx.doi.org/10.33846/ghs5107.
Moon S-W, Yun H-S, Kim W-S, Na J-H, Kim C-Y, Seo Y-S. 2014. Correlation Analysis between Weight Ratio  and Shear Strength  of Fault Materials Using Multiple Regression Analysis . The Journal of Engineering Geology. 24(3):397- 409.doi:https://doi.org/10.9720/kseg.2014.3.397. Moreno JJM, Pol AP, Abad AS, Blasco BC. 2013. Using The R-Mape Index As A Resistant Measure of Forecast Accuracy . Psicothema. 25(4):(p 500-506).doi: https://doi.org/10.7334/psicothema2013.23. Murali; G, ; KM, Ali BM. 2015. A Review of Latent Heat Thermal Energy Storage Systems. Applied Mechanics and Materials . 787:(p 37- 42).doi:https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.787.37. Salinas S. 2013. Introduction to Statistical Physics. Springer Science & Business Media. Saputra MRH, Basuki RR, Muhtadin IA. 2024. Analisis Regresi Pada Pelanggaran Asumsi Klasik Pada Regresi Linear. Madani: Jurnal Ilmiah Multidisiplin. 2(1).doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.10537197. Sarungallo  ZL,  Santoso  B,  Istalaksana  P,  Unenor  YI.  2007.  Evaluasi  perubahan  kadar  air, tekstur, dan rasa sagu lempeng dalam berbagai kemasan plastik selama penyimpanan. Jurnal Agroteknologi. 1(02):102-111. https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JAGT/article/view/21460> Setyati  D.  2020.  Perbaikan  Proses  Produksi  Dan  Kreasi  Desain  Gerabah  Di  Desa  Kesilir
Kecamatan Wuluhan Untuk Mendukung Industri Kreatif Di Kabupaten Jember. Jurnal Abdimas. 24(1):26-32.doi:https://doi.org/10.15294/abdimas.v24i1.21097.
Sofiati  T,  Sidin  J.  2020.  Uji  Kadar  Protein  dan  Lemak  pada  Sagu  dengan  Penambahan  Ikan Cakalang  di  Kabupaten  Pulau  Morotai.  Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan.  6(2):158- 162.doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.3742822.
Subur AB, Salnuddin, Ramili Y, Akbar N, Ismail F. 2023. Pemanfaatan Lempung Alluvial Hutan Mangrove Sebagai Material Utama Pembuatan Gerabah Penyimpan Panas. Jurnal Ilmu Kelautan Kepulauan. 6(2):(p 928-939).doi: https://doi.org/10.33387/jikk.v6i2.7622.
Suhendar  D,  Sundari  E,  Supriadin  A.  2019.  Lumpur  Hitam  Tanah  Rawa  Hutan  Mangrove Karangsong  Kabupaten  Indramayu:  Komposisi  Kimia  Dan  Transformasi  Fasa  Yang Dihasilkan Melalui Penanganan Secara Termal. Jurnal Riset Geologi dan Pertambangan. 29(2):127-139.doi:https://doi.org/10.14203/risetgeotam2019.v29.625.
Wijayanti W. 2019. Identifikasi Efek Heating Rate Terhadap Laju Kinetika Reaksi Pirolisis Kayu Mahoni  dengan  Thermal  Analysis  Dan  Termogravimetry.  Rekayasa  Mesin.  10(1):65  - 76.doi:https://doi.org/10.21776/ub.jrm.2019.010.01.9.